Kapag sinisiyasat natin ang mundo ng malawakang pag-deploy ng mga modelo ng wika, isa sa mga pinakakaraniwang problema ay kung paano mabilis na makagawa ng hinuha nang hindi nauubos ang ating pera. Sa una, ang paglipat ng isang modelo mula sa laboratoryo patungo sa isang tunay na kapaligiran sa produksyon ay isang malaking hamon, dahil ang kahusayan sa imprastraktura ng AI ang siyang nagpapaiba sa pagitan ng isang serbisyong lumilipad at ng isang serbisyong nag-crash sa ilalim ng matinding trapiko.
Sa ganitong sitwasyon, iba't ibang kagamitan ang lumitaw na idinisenyo upang ma-maximize ang performance ng GPU, kung saan ang vLLM ay isa sa mga pinakasikat, bagama't nakikipagkumpitensya ito nang harapan sa mas sarado o ultra-espesyalisadong mga solusyon. Upang maiwasan ang paggawa ng bulag na pagpili, mahalagang maunawaan na ang pagpili ng isang inference engine ay lubos na nakasalalay sa kung inuuna natin ang kadalian ng pag-deploy, pagiging tugma sa magkakaibang hardware, o hilaw at walang halong performance.
vLLM: Ang maraming nalalaman at bukas na pamantayan
Ang vLLM ay itinatag ang sarili bilang isang kailangang-kailangan na kagamitan dahil sa pokus nito sa kakayahang umangkop. Ang pinakamalaking kalakasan nito ay ang PagedAttention system , na namamahala sa memorya ng GPU na katulad ng virtual memory ng mga operating system. Pinipigilan nito ang pag-aaksaya ng espasyo gamit ang mga idle token, na nagbibigay-daan para sa mas malalaking context window at ang pagproseso ng mas maraming sabay-sabay na mga kahilingan nang walang mga system crash.
- Pangunahing pakinabang: Namumukod-tangi ito dahil sa direktang integrasyon nito sa Hugging Face, na lubos na nagpapadali sa daloy ng trabaho, at sa kakayahang pangasiwaan ang malalaking batch ng data nang may kahanga-hangang kahusayan.
- Mga mahihinang puntos: Bagama't napakalakas nito, maaaring hindi nito maabot ang pinakamataas na pagganap ng mga tool na sadyang idinisenyo para sa NVIDIA, at ang suporta nito sa CPU ay nananatiling limitado.
TensorRT-LLM: Mabigat na artilerya ng NVIDIA
Kung nais mong mapakinabangan ang bawat huling lakas mula sa isang NVIDIA card, ang TensorRT-LLM ang lohikal na pagpipilian. Hindi ito isang general-purpose engine, kundi isang espesyalisadong library na gumagamit ng CUDA graph optimizations at fused cores upang mapabilis ang computing. Dinisenyo upang maisama nang walang putol sa Triton Inference Server at NeMo, ito ang pinakamagandang hiyas para sa mga enterprise environment na nasa loob na ng NVIDIA ecosystem.
Hindi tulad ng vLLM, ang TensorRT-LLM ay nakatuon sa pag-optimize sa antas ng kernel , na sumusuporta sa mga format ng quantization tulad ng FP8 at INT4. Gayunpaman, ang kapangyarihang ito ay may kapalit: ang learning curve ay mas kumplikado, ang configuration ay mas mahirap, at malinaw na limitado lamang ito sa hardware ng NVIDIA , hindi kasama ang AMD at anumang iba pang alternatibo.
Ang paghaharap ng pagganap: vLLM laban sa LMDeploy at SGLang
Para maunawaan kung saan talaga nakatayo ang vLLM, makakatulong na ihambing ito sa ibang mga mabibigat na teknolohiya tulad ng SGLang at LMDeploy na gumagamit ng makabagong hardware, partikular na ang isang NVIDIA H100. Sa mga raw performance test (tokens per second), isang malaking pagkakaiba sa arkitektura ang naobserbahan . Bagama't umaabot ang SGLang at LMDeploy sa mga bilang na malapit sa 16.200 tok/s, ang vLLM, kahit na may FlashInfer, ay nasa humigit-kumulang 12.500 tok/s.
Ang 29% na pagkakaibang ito ay hindi dahil sa mga kalkulasyon sa matematika, kundi sa orchestration overhead . Ginagamit ng SGLang ang RadixAttention upang pangasiwaan ang mga kumplikadong pattern, at ang LMDeploy ay umaasa sa isang purong C++ backend (TurboMind) na nag-aalis ng pasanin ng Python. Ang vLLM, sa pagtatangka nitong maging tugma sa maraming arkitektura at mag-alok ng mga flexible na plugin, ay nagsasakripisyo ng ilang bilis upang mapanatili ang versatility.
Mabilisang gabay sa pagpili ng iyong inference engine
Walang iisang solusyon, ngunit mayroong kagamitan para sa bawat sitwasyon. Kung kailangan mong mag-prototype nang mabilis at gusto mong gumana ang iyong modelo ngayon gamit ang isang simpleng pag-install ng pip, ang vLLM ang iyong pinakamahusay na kakampi salamat sa ecosystem at suporta nito.
Kung mayroon kang nakalaang inference cluster at isang teknikal na pangkat na may kakayahang humawak ng mga kumplikadong dependency, at naghahanap ka ng pinakamataas na performance , ang SGLang ang dapat mong piliin. Para sa mga naghahanap ng balanse sa pagitan ng matatag na produksyon at performance ng H100 nang walang kumplikadong pag-install, ang LMDeploy ay isang matibay na opsyon.
Mga teknikal na pagsasaalang-alang at pag-deploy
Sa panahon ng pagpapatupad, may mga detalyeng maaaring magdulot ng mga problema. Halimbawa, ang paglalaan ng 95% ng memorya ng GPU ay kadalasang humahantong sa mga error sa system kapag kinukuha ang CUDA graph. Pinakamainam na gumamit ng safety margin na 80% upang matiyak ang katatagan.
Para gawing simple, ang mga platform tulad ng Northflank ay nagbibigay-daan sa iyong patakbuhin ang mga engine na ito sa mga container na may GPU acceleration nang hindi manu-manong nagse-set up ng imprastraktura. Ginagawa nitong posible na subukan ang vLLM at TensorRT-LLM nang sabay-sabay upang paghambingin kung alin ang pinakamahusay na gumaganap bago ang scaling.
Ang pangwakas na desisyon ay nakasalalay sa paghahanap ng balanse sa pagitan ng kadalian ng pag-deploy at pag-optimize ng hardware. Namumukod-tangi ang vLLM dahil sa pagiging tugma at pagiging simple nito , habang ang TensorRT-LLM at SGLang ay lumalaban sa mga hadlang sa pagganap sa mga high-end na imprastraktura, na nagpapalaki sa pagsasama-sama ng memorya at ang paggamit ng Tensor Cores upang makuha ang pinakamalaking halaga mula sa bawat oras ng pag-compute.
